Публикации по теме 'optimization'


Шаги по улучшению линейной регрессии
Вот несколько шагов, которые вы можете выполнить, чтобы улучшить производительность модели линейной регрессии: Начните с визуализации ваших данных, чтобы увидеть, есть ли какие-либо шаблоны или тенденции, которые можно смоделировать. Это может помочь вам определить функции, наиболее важные для прогнозирования зависимой переменной. Предварительно обработайте данные, чтобы удалить все отсутствующие или недопустимые значения. Это может помочь вашему…
Подключение градиентного спуска к физически наблюдаемым решениям
Градиентный спуск — широко используемый метод оптимизации в сообществе машинного обучения. Фаза обучения в нейронных сетях включает решение задачи оптимизации, и из-за большого количества задействованных параметров целесообразно использовать облегченный метод оптимизации. Это делает градиентный спуск отличным кандидатом, поскольку он требует только информации о первой производной, в отличие от других методов, таких как Ньютон , которые требуют также вычисления вторых производных...
Обзорный документ POMDP № 8
Методы оптимизации машинного обучения
Оптимизация — одно из важнейших направлений машинного обучения. Как следствие, с ростом количества данных и слоев в DNN (глубоких нейронных сетях) время, которое наша модель тратит на сходимость, начало увеличиваться. По этой причине многие методы оптимизации стали популярными. Масштабирование функций: Когда мы используем (DG) градиентный спуск в нашей модели машинного обучения, масштаб наших данных является ключевым. Признак, имеющий самый широкий диапазон значений, будет..
Как создавать более масштабируемые программные системы — 3 быстрых совета
Используя эти 3 простых совета, вы повысите производительность своих систем без особых проблем. Масштаб — сложная тема, требующая много времени, чтобы разобраться в ней правильно. Проектирование масштабируемых систем требует сочетания знаний предметной области, инженерных способностей и большого количества экспериментов. Весь смысл программного обеспечения заключается в том, чтобы справляться с механическими, повторяющимися и/или высокоточными задачами, которые были бы слишком..
Оптимизация и регуляризация в машинном обучении
В этой статье мы поговорим о важности применения оптимизации и регуляризации в машинном обучении для нахождения минимальной ошибки и предотвращения переобучения. Введение Предположим, что нам нужно спрогнозировать прибыль определенной компании на основе маркетинговых расходов, и у нас есть предыдущие данные за прошлые месяцы о наших расходах и прибыли, и для расчета ошибки (разница между прогнозируемым значением и фактическим значением), которую мы используем ниже уравнение..
Функции потерь
Функции потерь также называются функциями ошибок или функциями стоимости. Это помогает нам оценить, насколько хорошо наш алгоритм (модель) работает с набором данных или насколько наша модель соответствует набору данных. Значение убытка будет высоким, когда наши прогнозы полностью неверны, и если прогнозы довольно близки к целевым значениям, то потери будут очень низкими. Роль функции потерь очень важна. Если не наказывать за неправильный вывод в соответствии с его величиной, это может..